An Examination of the Time Series Properties of Beta in the Market Model
市场模型中贝塔系数的时间序列性质检验AI 解读 ↓
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市场模型中贝塔系数的时间序列性质检验
- 研究问题
- 股票市场模型贝塔的时间序列具有何种随机动态，采用季度或半年度收益窗口估计时，其自相关性质如何变化？
- 方法与思路
- 作者以多个股票样本的日收益，在不重叠季度和半年度窗口估计贝塔，再分析所得贝塔序列的动态性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，贝塔序列与 ARMA(1,1) 模型一致，并报告估计窗口长度与自回归参数的关系及随机性解释。
- 阅读关注点
- 应核对贝塔估计误差如何进入动态分析，尤其检查参数平方根关系与自回归减弱解释能否相容，以及拟合证据。
- 阅读边界
- 摘要的半年度参数平方根关系与自回归减弱解释可能不一致，需核对原文；结果来自所述历史样本，索引版本与刊本变化未知。
原文摘要
Understanding the stochastic behavior of beta is fundamental to portfolio risk management. We evaluate the time series properties of beta for oil industry stocks, machinery industry stocks, and a random sample of 100 stocks. Daily returns for stocks in each of these industries and the random sample are obtained from the Center for Research in Security Prices tapes for the period July 1962 through December 1986 and are grouped into 98 quarter-year, and also 49 half-year, nonoverlapping time intervals. Beta is estimated for each interval. Our analysis indicates that the time series of beta is consistent with ARMA(1, 1). We found that the autoregressive parameter of the time series of beta estimated using a half-year interval is equal to the square root of the autoregressive parameter of the time series of beta using a quarter-year interval. Thus, as the length of time interval chosen to estimate beta becomes longer, the time series behavior of beta becomes less autoregressive and more random in nature.